序列seq深度pytorch
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能客服领域的应用
[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？
[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用
[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......
XML反序列化笔记
反序列化枚举类型 ``` public 银行卡类型 marcaTarjeta { get; set; } public enum 银行卡类型 { [XmlEnum(Name = "0")] UnKnown = 0, [XmlEnum(Name = "1")] VISA = 1, [XmlEnum(N ......
键值对序列
键值对序列 支持delphi和lazarus。 /// <author>cxg 2022-4-25</author> /// 支持 delphi and fpc. /// 支持 linux and windows. /// 键-值 数据序列: keyLen(integer)+keyName(rawb ......
mormot2 model序列和还原
mormot2 model序列和还原 unit mormot2.json.serial; /// <author>cxg 2023-6-4</author> {$I def.inc} interface uses mormot.core.buffers, mormot.core.text, morm ......
delphi model序列和还原
delphi model序列和还原 unit serialize; /// <author>cxg 2022-8-30</author> interface uses System.SysUtils, Grijjy.ProtocolBuffers, System.JSON.Serializers; ......
如何优化深度克隆 deepclone
普通克隆的方式 1. 大部分会使用 序列化和反序列化的方式 , 缺点：这种方式不会对对象中的函数或者Map对象进行深度克隆。 const result = JSON.parse(JSON.stringify(value)) 2. 手写一个deepclone函数 //创建可回收map集合 来处理环形引 ......
flask自定义参数校验、序列化和反序列化
项目总体结构 我的工厂函数factory.py from settings import setting from flask import Flask from models.models import db from flask_migrate import Migrate from urls. ......
016 数据库学习笔记--序列
序列：获取唯一值，序列不支持事务回滚，会出现跳号 SQLServer 序列是一种逐步增加的命名的唯一的索引，它可以将一个整数标示符与一个数据行关联起来，并可保证该索引特别唯一。 凭借这一特性，序列对于对数据进行安全且按照某种有意义的排序进行保存的场景非常有用。 序列是一种用户定义的架构绑定对象，它根 ......
深度学习框架Keras
模型亮点 测试集上评分为1.0 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 how 数据读取？ 使用load_iris命令，加载鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.dat ......
如何使用libavcodec将.yuv图像序列编码为.h264的视频码流？
1.实现打开和关闭输入文件和输出文件的操作 //io_data.cpp static FILE* input_file= nullptr; static FILE* output_file= nullptr; int32_t open_input_output_files(const char* i ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN
# 深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN # 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。 注意力机制可以允许在历史 ......
如何使用libavcodec将.yuv图像序列编码为.h264的视频码流？
1.实现打开和关闭输入文件和输出文件的操作 点击查看代码 ``` //io_data.cpp static FILE* input_file= nullptr; static FILE* output_file= nullptr; int32_t open_input_output_files(co ......
算法题总结-最长回文序列
原题 https://www.nowcoder.com/practice/3cd4621963e8454594f00199f4536bb1?tpId=37&tqId=21255&rp=1&ru=/exam/oj/ta&qru=/exam/oj/ta&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%2F ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其直接子节点的深度为 D + 1 根节点的深度为 0 如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节 ......
pytorch 使用示例
记录通过pytorch编写cnn 模型示例，包括训练、模型、预测全流程代码结构，数据采集公共调制方式识别数据集，编写代码简单，以便进行pytorch学习。 train.py import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn ......
C# xml序列化和反序列化
**以前没有用C#定义的反序列化方式来定义对象，都是直接操作的xml元素，在用到Newlife.Core时,有用到 既有属性又有值形式的xml反序列化对应对象定义 例如:<cat id="1">猫</cat> public class Cat { [XmlAttribute] public Stri ......
深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
# # 深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等 # 1.元学习概述 ## 1.1元学习概念 元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”， 指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。 在基础学习过程中， 内部 ......
深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型
# 深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 # 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)： 与模型无关的元学习，可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。 ......
小灰灰深度学习之关于三维张量的一些索引
首先要感谢CSDN中http://t.csdn.cn/XyT4e这篇文章(我接下来写的内容,也和这篇文章基本一样) 下面是我实际操作得到的结果: 我们看第一种情况的代码: import torch b = torch.arange(1, 61).reshape(3, 4, 5) idx1 = tor ......
【视频】ARIMA时间序列模型原理和R语言ARIMAX预测实现案例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32773 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Feier Li ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季 ......
Java反序列化Commons-Collection篇06-CC5链
# 环境分析 jdk：jdk8u65 CC：Commons-Collections 3.2.1 pom.xml 添加 ```xml commons-collections commons-collections 3.2.1 ``` # CC5链子分析 ```java /* Gadget chain: ......
Java反序列化之Commons-Collection篇05-CC2链
# 环境分析 jdk：jdk8u65 CC：Commons-Collections 4.0 pom.xml 添加 ```xml org.apache.commons commons-collections4 4.0 ``` # 链子分析 CC2 实际上是 CC4的一个变型。 在CC3中我们提到了 T ......
算法题总结-最长递增子序列
原题 https://www.nowcoder.com/practice/6d9d69e3898f45169a441632b325c7b4?tpId=37&tqId=21247&rp=1&ru=/exam/oj/ta&qru=/exam/oj/ta&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%2F ......
Vue-watch-deep 深度监听
首先明确一个概念，Vue 是可以监听到 多层级数据改变的，且可以在页面上做出对应展示。但是 Vue 提供的 watch 方法，默认是不提供 深度监听的( deep 默认为 false，也就是不开启深度监听) (刚挂载的时候是不执行的，只有挂载完成之后的变化才会执行。如果我们想要初次挂载的时候就l执行 ......
windows安装pytorch环境
> 由于CUDA Version更新到11.7了，因此，本教程也同步更新 ## 安装Anaconda ### （1）首先打开Anaconda官网，下载对应平台的安装包 Anaconda官网 我们这里安装的包是Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe 然后，双击exe文 ......